【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光学校正，尤其涉及一种掩模版校正方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
1、掩模版是指在半导体制造过程中使用的包含电路设计图形的镂空模板，在光刻过程中，光源发出的光通过掩模版上的图像，投影到覆盖有感光材料的晶圆上，以此在晶圆上形成投影图形。而由于光学邻近效应，实际投影到晶圆上的图形形状常常会出现变形，变形直接影响了芯片的制造准确性和质量。
2、相关技术中，为了克服光学邻近效应，一般通过对掩模版的图像结构图像划分为多个图像片段，并对每个图像片段依次进行边缘放置误差和工艺变化带宽的校正。然而，这样极有可能在对工艺变化带宽校正的过程中，使得前一时刻对边缘放置误差的校正结果无效，此时还需要重启校正程序，导致对掩模版校正的效率和准确度都较低。并且，对每个图像片段进行校正时，只考虑单个图像片段，并未考虑掩模版中各个结构之间的影响，进一步降低了对掩模版校正的准确度。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种掩模版校正方法、装置、计算机设备及可读存储介质，能够提高掩模版校正的效率和准确性。
2、在一些实施方式中，本申请实施例的第一方面提出了一种掩模版校正方法，所述方法包括：
3、获取待校正的掩模版对应的图案结构图像；
4、将所述图案结构图像划分得到多个图像片段，并基于每个图像片段的片段特征和多个图像片段之间的共同特征生成待分析结构图；
5、将所述待分析结构图输入目标模型，所述目标模型基于所述待分析结构图中所
6、其中，所述目标模型由预设模型基于样本待分析结构图与调整后的样本目标图像进行修正指标最大化学习得到；所述修正指标由所述样本待分析结构图对应的第一边缘放置误差和第一工艺变化带宽，以及所述样本目标图像对应的第二边缘放置误差和第二工艺变化带宽确定；所述样本目标图像由所述样本待分析结构图按照所述预设模型输出的多个样本校正决策标签的指示进行调整得到；
7、针对每个图像片段，基于所述图像片段对应的每个校正决策标签中的概率值，选取所述图像片段的目标校正偏移量；
8、根据每个图像片段的目标校正偏移量，对所述掩模版进行校正，得到目标掩模版。
9、相应的，本申请实施例的第二方面提出了一种掩模版校正装置，所述装置包括：
10、获取模块，用于获取待校正的掩模版对应的图案结构图像；
11、生成模块，用于将所述图案结构图像划分得到多个图像片段，并基于每个图像片段的片段特征和多个图像片段之间的共同特征生成待分析结构图；
12、分类模块，用于将所述待分析结构图输入目标模型，所述目标模型基于所述待分析结构图中所述片段特征和所述共同特征进行分类，得到每个图像片段对应的多个校正决策标签，每个校正决策标签包含校正偏移量和对应的概率值；其中，所述目标模型由预设模型基于样本待分析结构图与调整后的样本目标图像进行修正指标最大化学习得到；所述修正指标由所述样本待分析结构图对应的第一边缘放置误差和第一工艺变化带宽，以及所述样本目标图像对应的第二边缘放置误差和第二工艺变化带宽确定；所述样本目标图像由所述样本待分析结构图按照所述预设模型输出的多个样本校正决策标签的指示进行调整得到；
13、选取模块，用于针对每个图像片段，基于所述图像片段对应的每个校正决策标签中的概率值，选取所述图像片段的目标校正偏移量；
14、校正模块，用于根据每个图像片段的目标校正偏移量，对所述掩模版进行校正，得到目标掩模版。
15、在一些实施方式中，所述选取模块，还用于：
16、获取所述掩模版对应的参考版图；
17、确定每个所述图像片段相对于所述参考版图的位置偏离关系；
18、针对每个所述图像片段，基于所述位置偏离关系，对所述图像片段所对应的每个校正决策标签中的概率值进行调节，得到每个所述图像片段在每个所述校正决策标签下的校正偏移量和所述概率值调节后的修正概率值；
19、基于每个所述图像片段对应的每个校正决策标签中的所述修正概率值，选取所述图像片段中的目标校正偏移量。
20、在一些实施方式中，所述选取模块，还用于：
21、针对每个所述图像片段与所述参考版图的距离，选取目标测量点；
22、基于所述目标测量点相对于所述参考版图的位置偏离关系，计算所述图像片段的边缘放置误差；
23、获取参考数值，并基于所述参考数值和所述边缘放置误差形成误差区间；
24、对所述误差区间选取与所述校正决策标签同等数量的误差参考值，并根据所述目标测量点相对于所述参考版图的位置偏离关系确定各所述校正决策标签与所述误差参考值的对应关系；
25、基于所述对应关系，对所述图像片段所对应的每个校正决策标签中的概率值进行调节，得到每个所述图像片段在每个所述校正决策标签下的所述概率值调节后的修正概率值。
26、在一些实施方式中，所述选取模块，还用于：
27、获取所述掩模版对应的目标调制函数；
28、根据所述目标调制函数对每个所述误差参考值进行计算，得到每个所述误差参考值对应的参考概率值；
29、针对每个所述图像片段，基于所述对应关系将所述修正概率值与所述误差参考值对应的参考概率值对应相乘，得到每个所述图像片段在每个所述校正决策标签下的所述概率值调节后的修正概率值。
30、在一些实施方式中，所述生成模块，还用于：
31、计算各个所述图像片段对应的片段特征与相邻的所述片段特征之间的欧氏距离；
32、基于各片段特征之间的欧氏距离，确定存在共同特征的图像片段；
33、对各个所述图像片段进行图像编码，得到编码后的各个所述图像片段；
34、基于编码后的所述图像片段以及所述图像片段之间的共同特征，生成待分析结构图。
35、在一些实施方式中，所述生成模块，还用于：
36、获取预设的邻域构建尺度，并基于所述邻域构建尺度为每个所述图像片段构建正方形邻域；
37、在每个所述正方形邻域内，根据所述图像片段的图形边缘进行划分，得到所述正方形邻域划分后的多个网格；
38、对每个所述正方形邻域中的各个所述网格进行二值化，得到所述正方形邻域对应的拓扑矩阵；
39、在所述正方形邻域的水平方向上，获取各所述网格的长度，并对所有所述网格的水平长度进行汇总，生成所述正方形邻域的水平矩阵；
40、在所述正方形邻域的垂直方向上，获取各所述网格的长度，并对所有所述网格的垂直长度进行汇总，生成所述正方形邻域的垂直矩阵；
41、基于所述拓扑矩阵、所述水平矩阵和所述垂直矩阵，得到编码后的各个所述图像片段。
42、在一些实施方式中，所述分类模块，还用于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种掩模版校正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的掩模版校正方法，其特征在于，所述针对每个图像片段，基于所述图像片段对应的每个校正决策标签中的概率值，选取所述图像片段的目标校正偏移量，包括：
3.根据权利要求2所述的掩模版校正方法，其特征在于，所述针对每个所述图像片段，基于所述位置偏离关系，对所述图像片段所对应的每个校正决策标签中的概率值进行调节，得到每个所述图像片段在每个所述校正决策标签下的所述概率值调节后的修正概率值，包括：
4.根据权利要求3所述的掩模版校正方法，其特征在于，所述基于所述对应关系，对所述图像片段所对应的每个校正决策标签中的概率值进行调节，得到每个所述图像片段在每个所述校正决策标签下的所述概率值调节后的修正概率值，包括：
5.根据权利要求1所述的掩模版校正方法，其特征在于，所述基于每个图像片段的片段特征和多个图像片段之间的共同特征生成待分析结构图，包括：
6.根据权利要求5所述的掩模版校正方法，其特征在于，所述对各个所述图像片段进行图像编码，得到编码后的各个所述图像片段，包括
7.根据权利要求1所述的掩模版校正方法，其特征在于，所述目标模型通过以下方式训练得到：
8.一种掩模版校正装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的掩模版校正方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的掩模版校正方法。
...【技术特征摘要】
1.一种掩模版校正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的掩模版校正方法，其特征在于，所述针对每个图像片段，基于所述图像片段对应的每个校正决策标签中的概率值，选取所述图像片段的目标校正偏移量，包括：
3.根据权利要求2所述的掩模版校正方法，其特征在于，所述针对每个所述图像片段，基于所述位置偏离关系，对所述图像片段所对应的每个校正决策标签中的概率值进行调节，得到每个所述图像片段在每个所述校正决策标签下的所述概率值调节后的修正概率值，包括：
4.根据权利要求3所述的掩模版校正方法，其特征在于，所述基于所述对应关系，对所述图像片段所对应的每个校正决策标签中的概率值进行调节，得到每个所述图像片段在每个所述校正决策标签下的所述概率值调节后的修正概率值，包括：
5.根据权利要求1所述的掩模...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁潇潇，
申请(专利权)人：广州市香港科大霍英东研究院，
类型：发明
国别省市：
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